L'Elastographie par Résonance Magnétique (ERM) est une technique d'imagerie permettant de caractériser in vivo les propriétés biomécaniques des tissus de façon non invasive. Dans ce contexte, la première partie de cette thèse s'intéresse à comparer les propriétés viscoélastiques obtenues par ERM avec une technique de rhéologie haute-fréquence, pouvant atteindre des fréquences de sollicitation mécanique communes à l'ERM, contrairement à ce qui est classiquement fait dans la littérature. Pour effectuer les mesures ERM, le dispositif d'excitation mécanique et la séquence IRM ont été développés et un algorithme de reconstruction des propriétés viscoélastiques, fondé sur l'inversion de l'équation de Helmholtz, a été implémenté et évalué en simulation. La comparaison ERM/rhéologie a ensuite été effectuée, d'abord sur des fantômes de plastisol présentant différentes propriétés viscoélastiques, puis sur des échantillons de foies bovins. Dans les deux cas, les résultats ont montré un bon accord entre les valeurs obtenues en ERM et celles issues de la rhéologie. Le second volet de ces travaux s'attache à présenter une nouvelle stratégie d'acquisition en ERM. Les séquences d'ERM conventionnelle utilisent des gradients oscillants afin d'encoder la propagation de l'onde. Ces gradients peuvent cependant restreindre les applications, en raison des limitations de leur fréquence de commutation et de leur amplitude maximale. Nous proposons ici d'encoder directement la propagation de l'onde à l'aide d'impulsions RF générées par la théorie du Contrôle Optimal (CO), combinées à un gradient constant. Une première expérience simple de contrôle de la phase par impulsions RF est présentée, consistant à créer des motifs de distribution spatiale de cette phase, en l'absence de propagation d'onde. Puis, des impulsions RF adaptées à l'ERM ont été générées : les images de phase obtenues ont été comparées avec celles acquises par ERM conventionnelle. Les propriétés viscoélastiques reconstruites dans les deux cas sont similaires, validant ainsi cette nouvelle méthode d'acquisition. / Magnetic Resonance Elastography is a non-invasive imaging method enabling in vivo characterization of viscoelastic properties of biological tissues. The first part of this thesis deals with the comparison of viscoelastic properties obtained with MRE and with a high-frequency rheometer having a large excitation frequency range. This large frequency range enables common frequency range to MRE, unlike the comparisons usually performed in the literature. To perform MRE measurements, the excitation device and the MRE sequence were developed and an algorithm reconstructing the viscoelastic properties based on an inversion of Helmholtz equation was implemented and evaluated through simulation. The comparison between MRE/rheology was then performed, first on plastisol phantoms with different viscoelastic properties, and then on bovine liver samples. In both cases, results show a very good agreement between values obtained with MRE and those coming from rheology. The second part of this work presents a new acquisition method for MRE. Conventional MRE sequences use oscillating gradients to encode the wave propagation into the phase image. However, these gradients can restrict MRE applications, as their switching frequencies as well as maximal amplitude are limited. The new acquisition strategy we propose in this thesis encodes the wave propagation directly with RF pulses generated with Optimal Control Theory (OCT), in combination with a constant gradient. An initial experiment of phase control with RF pulses is presented, consisting in creating non-trivial spatial phase patterns in MRI phase images, in the absence of wave propagation. Then, RF pulses adapted to the MRE problem are generated with OCT and phase images obtained with these pulses are compared with conventional MRE acquisitions. Viscoelastic properties reconstructed from these two techniques are similar, validating thus this new acquisition method.

Les images multi-spectrales présentent l’avantage de fournir des informations complémentaires permettant de lever des ambigüités. Le défi est cependant comment exploiter ces informations multi-spectrales efficacement. Dans cette thèse, nous nous focalisons sur la fusion des images multi-spectrales en extrayant des attributs les plus pertinents en vue d’obtenir la meilleure segmentation possible avec le moindre coût de calcul possible. La classification par le Support Vector Machine (SVM), combinée avec une méthode de sélection d’attributs, est proposée. Le critère de sélection est défini par la séparabilité des noyaux de classe. S’appuyant sur cette classification SVM, un cadre pour suivre l’évolution est proposé. Il comprend les étapes suivantes : apprentissage des tumeurs cérébrales et sélection des attributs à partir du premier examen IRM (imagerie par résonance magnétique) ; segmentation automatique des tumeurs dans de nouvelles images en utilisant une classification basée sur le SVM multi-noyaux ; affiner le contour des tumeurs par une technique de croissance de région ; effectuer un éventuel apprentissage adaptatif. L’approche proposée a été évaluée sur 13 patients avec 24 examens, y compris 72 séquences IRM et 1728 images. En comparant avec le SVM traditionnel, Fuzzy C-means, le réseau de neurones, et une méthode d’ensemble de niveaux, les résultats de segmentation et l’analyse quantitative de ces résultats démontrent l’efficacité de l’approche proposée. / Multi-spectral images have the advantage of providing complementary information to resolve some ambiguities. But, the challenge is how to make use of the multi-spectral images effectively. In this thesis, our study focuses on the fusion of multi-spectral images by extracting the most useful features to obtain the best segmentation with the least cost in time. The Support Vector Machine (SVM) classification integrated with a selection of the features in a kernel space is proposed. The selection criterion is defined by the kernel class separability. Based on this SVM classification, a framework to follow up brain tumor evolution is proposed, which consists of the following steps: to learn the brain tumors and select the features from the first magnetic resonance imaging (MRI) examination of the patients; to automatically segment the tumor in new data using a multi-kernel SVM based classification; to refine the tumor contour by a region growing technique; and to possibly carry out an adaptive training. The proposed system was tested on 13 patients with 24 examinations, including 72 MRI sequences and 1728 images. Compared with the manual traces of the doctors as the ground truth, the average classification accuracy reaches 98.9%. The system utilizes several novel feature selection methods to test the integration of feature selection and SVM classifiers. Also compared with the traditional SVM, Fuzzy C-means, the neural network and an improved level set method, the segmentation results and quantitative data analysis demonstrate the effectiveness of our proposed system.

De plus en plus souvent, les études médicales utilisent simultanément de multiples modalités d'acquisition d'image, produisant ainsi des données multidimensionnelles comportant beaucoup d'information supplémentaire dont l'interprétation et le traitement deviennent délicat. Par exemple, les études sur l'ischémie cérébrale se basant sur la combinaison de plusieurs images IRM, provenant de différentes séquences d'acquisition, pour prédire l'évolution de la zone nécrosée, donnent de bien meilleurs résultats que celles basées sur une seule image. Ces approches nécessitent cependant l'utilisation d'algorithmes plus complexes pour réaliser les opérations de filtrage, segmentation et de clustering. Une approche robuste pour répondre à ces problèmes de traitements de données multidimensionnelles est le Mean Shift qui est basé sur l'analyse de l'espace des caractéristiques et l'estimation non-paramétrique par noyau de la densité de probabilité. Dans cette thèse, nous étudions les paramètres qui influencent les résultats du Mean Shift et nous cherchons à optimiser leur choix. Nous examinons notamment l'effet du bruit et du flou dans l'espace des caractéristiques et comment le Mean Shift doit être paramétrés pour être optimal pour le débruitage et la réduction du flou. Le grand succès du Mean Shift est principalement du au réglage intuitif de ces paramètres de la méthode. Ils représentent l'échelle à laquelle le Mean Shift analyse chacune des caractéristiques. En se basant sur la méthode du Plug In (PI) monodimensionnel, fréquemment utilisé pour le filtrage Mean Shift et permettant, dans le cadre de l'estimation non-paramétrique par noyau, d'approximer le paramètre d'échelle optimal, nous proposons l'utilisation du PI multidimensionnel pour le filtrage Mean Shift. Nous évaluons l'intérêt des matrices d'échelle diagonales et pleines calculées à partir des règles du PI sur des images de synthèses et naturelles. Enfin, nous proposons une méthode de segmentation automatique et volumique combinant le filtrage Mean Shift et la croissance de région ainsi qu'une optimisation basée sur les cartes de probabilité. Cette approche est d'abord étudiée sur des images IRM synthétisées. Des tests sur des données réelles issues d'études sur l'ischémie cérébrale chez le rats et l'humain sont aussi conduits pour déterminer l'efficacité de l'approche à prédire l'évolution de la zone de pénombre plusieurs jours après l'accident vasculaire et ce, à partir des IRM réalisées peu de temps après la survenue de cet accident. Par rapport aux segmentations manuelles réalisées des experts médicaux plusieurs jours après l'accident, les résultats obtenus par notre approche sont mitigés. Alors qu'une segmentation parfaite conduirait à un coefficient DICE de 1, le coefficient est de 0.8 pour l'étude chez le rat et de 0.53 pour l'étude sur l'homme. Toujours en utilisant le coefficient DICE, nous déterminons la combinaison de d'images IRM conduisant à la meilleure prédiction. / Medical studies increasingly use multi-modality imaging, producing multidimensional data that bring additional information that are also challenging to process and interpret. As an example, for predicting salvageable tissue, ischemic studies in which combinations of different multiple MRI imaging modalities (DWI, PWI) are used produced more conclusive results than studies made using a single modality. However, the multi-modality approach necessitates the use of more advanced algorithms to perform otherwise regular image processing tasks such as filtering, segmentation and clustering. A robust method for addressing the problems associated with processing data obtained from multi-modality imaging is Mean Shift which is based on feature space analysis and on non-parametric kernel density estimation and can be used for multi-dimensional filtering, segmentation and clustering. In this thesis, we sought to optimize the mean shift process by analyzing the factors that influence it and optimizing its parameters. We examine the effect of noise in processing the feature space and how Mean Shift can be tuned for optimal de-noising and also to reduce blurring. The large success of Mean Shift is mainly due to the intuitive tuning of bandwidth parameters which describe the scale at which features are analyzed. Based on univariate Plug-In (PI) bandwidth selectors of kernel density estimation, we propose the bandwidth matrix estimation method based on multi-variate PI for Mean Shift filtering. We study the interest of using diagonal and full bandwidth matrix with experiment on synthesized and natural images. We propose a new and automatic volume-based segmentation framework which combines Mean Shift filtering and Region Growing segmentation as well as Probability Map optimization. The framework is developed using synthesized MRI images as test data and yielded a perfect segmentation with DICE similarity measurement values reaching the highest value of 1. Testing is then extended to real MRI data obtained from animals and patients with the aim of predicting the evolution of the ischemic penumbra several days following the onset of ischemia using only information obtained from the very first scan. The results obtained are an average DICE of 0.8 for the animal MRI image scans and 0.53 for the patients MRI image scans; the reference images for both cases are manually segmented by a team of expert medical staff. In addition, the most relevant combination of parameters for the MRI modalities is determined.

La connaissance de l’architecture tridimensionnelle (3D) des fibres est cruciale dans la compréhension de la fonction du cœur humain. L’imagerie par résonance magnétique du tenseur de diffusion (IRM-DT) est une technique permettant de mesurer la diffusion des molécules d’eau dans des tissus humains, et donc d’étudier de manière non-invasive l’architecture 3D des fibres du cœur humain. Dans l’IRM-TD cardiaque, la tractographie des fibres est essentielle pour représenter et visualiser l’architecture des fibres, mais souvent utilisée qualitativement comme une dernière étape qui consiste à visualiser sur l’écran l’architecture myocardique obtenue à partir des données IRM-TD. Cependant, cette visualisation qualitative n’est pas suffisante pour décrire de manière objective et complète l’architecture des fibres. L’objectif de cette thèse est de développer de nouvelles approches pour la tractographie et pour la description quantitative de l’architecture des fibres cardiaques du cœur humain en IRM-TD cardiaque. Les travaux de cette thèse se focalisent sur trois axes. Le premier est le développement d’un algorithme de tractographie probabiliste, qui prend en compte la corrélation spatiale des fibres pendant le suivi des fibres myocardiques. Les résultats expérimentaux montrent que la méthode proposée est robuste au bruit. Les fibres produites sont plus régulières et plus lisses, et la configuration des fibres cardiaques est plus facile à observer. Le second axe concerne une nouvelle notion de dépliement de fibres pour décrire les fibres du cœur humain, qui sont souvent complexes dans l’espace 3D. L’idée est d’analyser cette architecture 3D dans un espace réduit à deux dimensions (2D), en utilisant une technique d’apprentissage de variété. L’approche de dépliement proposée permet la description quantitative de l’architecture 3D de fibres cardiaques dans un plan 2D. Les résultats montrent qu’il est beaucoup plus facile d’observer et d’étudier les caractéristiques des fibres cardiaques après les avoir dépliées, et qu’il semble exister des formes de fibres caractéristiques du cœur humain. Le dernier axe consiste en la fusion de fibres, qui est obtenue en moyennant les fibres selon une grille. Cette approche fournit des architectures de fibres simplifiée à différentes échelles, et permet de mieux mettre en évidence la configuration des fibres cardiaques. / It is important to study the cardiac fiber architecture in order to understand the heart function. Diffusion tensor MRI (DT-MRI) is the only noninvasive technique that allows studying cardiac fiber architecture in vivo. Tractography is essential in representing and visualizing cardiac fiber architecture in DT-MRI, but is often employed qualitatively. The motivation of this thesis is to develop technique for studying the cardiac fiber architecture from the fiber tracts provided by the tractography process in cardiac DT-MRI. Our goal is to develop tractography algorithm and approaches for the quantitative description of cardiac fiber architecture. My work is composed of three main axis. The first is the development of a probabilistic tractography algorithm, which takes fiber spatial correlation into accounts in tracing fibers. Experimental results show that the proposed method is meaningfully more robust to noise than the streamlining method, and produces more regular and smoother fibers, which enables cardiac fiber configurations to be more clearly observed. The second concerns a new framework, namely cardiac fiber unfolding, which is an isometric mapping. Our fiber unfolding framework allows the quantitative description of three dimensional cardiac fiber architecture in a two dimensional plan. Our experimental results show that fiber tract pattern can be observed much easier by unfolding them in a plane, and several cardiac fiber patterns were found. The last axis consists in merging fibers, which is achieved by averaging fibers according to a grid. This fiber merging approach provide simplified fiber architecture at different scale as output that highlights the cardiac fiber configuration.

Ce travail de thèse porte sur la reconstruction et la description des fonctions de distribution d'orientation (ODF) en imagerie de diffusion à haute résolution angulaire (HARDI) telle que l’imagerie par q-ball (QBI). Dans ce domaine, la fonction de distribution d’orientation (ODF) en QBI est largement utilisée pour étudier le problème de configuration complexe des fibres. Toutefois, jusqu’à présent, l’évaluation des caractéristiques ou de la qualité des ODFs reste essentiellement visuelle et qualitative, bien que l’utilisation de quelques mesures objectives de qualité ait également été reportée dans la littérature, qui sont directement empruntées de la théorie classique de traitement du signal et de l’image. En même temps, l’utilisation appropriée de ces mesures pour la classification des configurations des fibres reste toujours un problème. D'autre part, le QBI a souvent besoin d'un nombre important d’acquisitions pour calculer avec précision les ODFs. Ainsi, la réduction du temps d’acquisition des données QBI est un véritable défi. Dans ce contexte, nous avons abordé les problèmes de comment reconstruire des ODFs de haute qualité et évaluer leurs caractéristiques. Nous avons proposé un nouveau paradigme permettant de décrire les caractéristiques des ODFs de manière plus quantitative. Il consiste à regarder un ODF comme un nuage général de points tridimensionnels (3D), projeter ce nuage de points 3D sur un plan angle-distance (ADM), construire une matrice angle-distance (ADMAT), et calculer des caractéristiques morphologiques de l'ODF telles que le rapport de longueurs, la séparabilité et l'incertitude. En particulier, une nouvelle métrique, appelé PEAM (PEAnut Metric) et qui est basée sur le calcul de l'écart des ODFs par rapport à l’ODF (représenté par une forme arachide) d’une seule fibre, a été proposée et utilisée pour classifier des configurations intravoxel des fibres. Plusieurs méthodes de reconstruction des ODFs ont également été comparées en utilisant les paramètres proposés. Les résultats ont montré que les caractéristiques du nuage de points 3D peuvent être évaluées d'une manière relativement complète et quantitative. En ce qui concerne la reconstruction de l'ODF de haute qualité avec des données réduites, nous avons proposé deux méthodes. La première est basée sur une interpolation par triangulation de Delaunay et sur des contraintes imposées à la fois dans l’espace-q et dans l'espace spatial. La deuxième méthode combine l’échantillonnage aléatoire des directions de gradient de diffusion, le compressed sensing, l’augmentation de la densité de ré-échantillonnage, et la reconstruction des signaux de diffusion manquants. Les résultats ont montré que les approches de reconstruction des signaux de diffusion manquants proposées nous permettent d'obtenir des ODFs précis à partir d’un nombre relativement faible de signaux de diffusion. / This thesis concerns the reconstruction and description of orientation distribution functions (ODFs) in high angular resolution diffusion imaging (HARDI) such as q-ball imaging (QBI). QBI is used to analyze more accurately fiber structures (crossing, bending, fanning, etc.) in a voxel. In this field, the ODF reconstructed from QBI is widely used for resolving complex intravoxel fiber configuration problem. However, until now, the assessment of the characteristics or quality of ODFs remains mainly visual and qualitative, although the use of a few objective quality metrics is also reported that are directly borrowed from classical signal and image processing theory. At the same time, although some metrics such as generalized anisotropy (GA) and generalized fractional anisotropy (GFA) have been proposed for classifying intravoxel fiber configurations, the classification of the latters is still a problem. On the other hand, QBI often needs an important number of acquisitions (usually more than 60 directions) to compute accurately ODFs. So, reducing the quantity of QBI data (i.e. shortening acquisition time) while maintaining ODF quality is a real challenge. In this context, we have addressed the problems of how to reconstruct high-quality ODFs and assess their characteristics. We have proposed a new paradigm allowing describing the characteristics of ODFs more quantitatively. It consists of regarding an ODF as a general three-dimensional (3D) point cloud, projecting a 3D point cloud onto an angle-distance map (ADM), constructing an angle-distance matrix (ADMAT), and calculating morphological characteristics of the ODF such as length ratio, separability and uncertainty. In particular, a new metric, called PEAM (PEAnut Metric), which is based on computing the deviation of ODFs from a single fiber ODF represented by a peanut, was proposed and used to classify intravoxel fiber configurations. Several ODF reconstruction methods have also been compared using the proposed metrics. The results showed that the characteristics of 3D point clouds can be well assessed in a relatively complete and quantitative manner. Concerning the reconstruction of high-quality ODFs with reduced data, we have proposed two methods. The first method is based on interpolation by Delaunay triangulation and imposing constraints in both q-space and spatial space. The second method combines random gradient diffusion direction sampling, compressed sensing, resampling density increasing, and missing diffusion signal recovering. The results showed that the proposed missing diffusion signal recovering approaches enable us to obtain accurate ODFs with relatively fewer number of diffusion signals.

L’étude de la structure microscopique des fibres du coeur offre une nouvelle approche pour expliquer les maladies du coeur et pour trouver des moyens de thérapie efficaces. L’imagerie de tenseur de diffusion par résonance magnétique (DTMR) ou l’imagerie de tenseur de diffusion (DTI) fournit actuellement un outil unique pour étudier les structures tridimensionnelles (3D) de fibres cardiaques in vivo. Cependant, DTI est connu pour souffrir des temps d'acquisition longs, ce qui limite considérablement son application pratique et clinique. Les méthodes traditionnelles pour l’acquisition et la reconstruction de l’image ne peuvent pas résoudre ce problème. La motivation principale de cette thèse est alors d’étudier des techniques d'imagerie rapide en reconstruisant des images de haute qualité à partir des données fortement sous-échantillonnées. La méthode adoptée est basée sur la nouvelle théorie de l’acquisition comprimée (CS). Plus précisément, nous étudions l’utilisation de la théorie de CS pour l’imagerie par résonance magnétique (IRM) et DTI cardiaque. Tout d'abord, nous formulons la reconstruction de l’image par résonance magnétique (MR) comme un problème d'optimisation avec les contraintes de trames ajustées guidées par les données (TF) et de variation totale généralisée (TGV) dans le cadre de CS, dans lequel, le TF guidé par les données est utilisé pour apprendre de manière adaptative un ensemble de filtres à partir des données fortement sous-échantillonné afin d’obtenir une meilleure approximation parcimonieuse des images, et le TGV est dédié à régulariser de façon adaptative les régions d'image et à réduire ainsi les effets d'escalier. Ensuite, nous proposons une nouvelle méthode CS qui emploie conjointement la parcimonie et la déficience de rang pour reconstruire des images de DTMR cardiaques à partir des données de l'espace k fortement sous-échantillonnées. Puis, toujours dans le cadre de la théorie CS, nous introduisons la contrainte de rang faible et la régularisation de variation totale (TV) dans la formulation de la reconstruction par CS. Deux régularisations TV sont considérées: TV locale (i.e. TV classique) et TV non locale (NLTV). Enfin, nous proposons deux schémas de sous-échantillonnage radial aléatoire (angle d’or et angle aléatoire) et une méthode d’optimisation avec la contrainte de faible rang et la régularisation TV pour traiter des données espace k fortement sous-échantillonnées en DTI cardiaque. Enfin, nous comparons nos méthodes avec des stratégies existantes de sous-échantillonnage radial telles que l’angle uniforme, l’angle uniforme perturbé aléatoirement, l’angle d’or et l’angle aléatoire. / The investigation of the micro fiber structures of the heart provides a new approach to explaining heart disease and investigating effective therapy means. Diffusion tensor magnetic resonance (DTMR) imaging or diffusion tensor imaging (DTI) currently provides a unique tool to image the three-dimensional (3D) fiber structures of the heart in vivo. However, DTI is known to suffer from long acquisition time, which greatly limits its practical and clinical use. Classical acquisition and reconstruction methods do not allow coping with the problem. The main motivation of this thesis is then to investigae fast imaging techniques by reconstructing high-quality images from highly undersampled data. The methodology adopted is based on the recent theory of compressed sensing (CS). More precisely, we address the use of CS for magnetic resonance imaging (MRI) and cardiac DTI. First, we formulate the magnetic resonance (MR) image reconstruction as a problem of optimization with data-driven tight frame (TF) and total generalized variation (TGV) constraints in the framework of CS, in which the data-driven TF is used to adaptively learn a set of filters from the highly under-sampled data itself to provide a better sparse approximation of images and the TGV is devoted to regularizing adaptively image regions and thus supprressing staircase effects. Second, we propose a new CS method that employs joint sparsity and rank deficiency prior to reconstruct cardiac DTMR images from highly undersampled k-space data. Then, always in the framework of CS theory, we introduce low rank constraint and total variation (TV) regularizations in the CS reconstruction formulation, to reconstruct cardiac DTI images from highly undersampled k-space data. Two TV regularizations are considered: local TV (i.e. classical TV) and nonlocal TV (NLTV). Finally, we propose two randomly perturbed radial undersampling schemes (golden-angle and random angle) and the optimization with low rank constraint and TV regularizations to deal with highly undersampled k-space acquisitons in cardiac DTI, and compare the proposed CS-based DTI with existing radial undersampling strategies such as uniformity-angle, randomly perturbed uniformity-angle, golden-angle, and random angle.

L’objectif de ce travail était d’étudier la mémoire autobiographique (MAb) aux stades débutants de la maladie d’Alzheimer et d’analyser le lien avec le Self défini selon le modèle de Prebble et collaborateurs. (2013) et en investiguant les substrats neuro-anatomiques. Notre étude a confirmé qu’il existait une altération de la MAb chez les patients atteints de maladie d’Alzheimer, dans sa composante épisodique et émotionnelle, quelle que soit l’ancienneté des souvenirs. Nous avons pu rattacher ce déficit épisodique à l’atrophie des régions temporales internes et en suggérer l’implication de l’hippocampe gauche dans le contexte temporel des souvenirs et de l’amygdale droite dans la composante émotionnelle. En revanche, il existait une relative préservation du niveau des détails des souvenirs émotionnels résiduels, et surtout, des souvenirs sémantisés, ces derniers étant supportés par le néocortex temporal. Concernant le Self de façon plus générale, les résultats mettent en évidence un lien entre Self-conceptuel et MAb, par le biais des processus de sémantisation et d’intégration des souvenirs qui permettent de former des représentations abstraites à partir des expériences vécues. Par ailleurs, nous avons également montré que le sens subjectif de soi est inhérent à toutes les autres composantes du Self. Par l’étude d’un cas unique et d’imagerie volumétrique de groupe, le cortex préfrontal médian a été mis en évidence comme substrat commun à toutes les composantes du Self, suggérant un rôle clé de cette structure pour supporter le sens subjectif de soi. Ces résultats ouvrent des pistes de remédiation par la réminiscence basée sur les mécanismes de sémantisation, d’intégration et sur les aspects émotionnels, au centre desquels se trouvent les souvenirs définissant-le-soi. Aussi notre étude engage-t-elle à analyser ces composantes du Self au sein de réseaux, en connectivité fonctionnelle et anatomique. / The present study aimed at studying autobiographical memory (AbM) in patients at early stages of Alzheimer’s disease, as well as at analyzing the link between AbM and the Self components (as defined by Prebble et al., 2013), and finally, at investigating its neuro-anatomical correlates. The results we obtained confirmed AbM is damaged in patients with regards to episodic and emotional components, whatever the age of the memory. The deficit in episodic memory was associated with medial temporal lobe atrophy, with the left hippocampus seemingly involved in the temporal context of the memories and the right amygdala in the emotional component. Conversely, specificity of remaining emotional memories was relatively preserved, as well as semanticized memories, which rely on the temporal neocortex. In the context of the Self more generally, our results highlight a relationship between the conceptual-Self and autobiographical memories, through semanticization and integration processes, which allow the formation of the most abstracted forms of self-representations. Moreover, the subjective sense of Self appears as a prerequisite to all other Self components. Based upon a case study and a volumetric group study, we were able to show that the implication of the medial prefrontal cortex is common to all Self components, suggesting its key role for the subjective sense of Self. Our results point to a potential rehabilitation therapy based on reinforcing self-defining memories to strengthen the Self. This work will be completed by the study of functional and anatomical networks sustaining the Self.

Ce travail de thèse a pour but l’étude des douleurs de dos qui surviennent chez l’astronaute présentant davantage de hernies discales par rapport à une population contrôle. Nos recherches visent à comprendre la physiopathologie de ce phénomène et à étudier les conséquences cliniques de ce déconditionnement vertébral qui participe également aux troubles posturaux. Cet axe de recherche est recommandé par les différentes agences spatiales internationales. Pour cela nous avons eu l’opportunité d’analyser les données dans deux modèles d’études des effets de la microgravité : l’immersion sèche (n=11) et l’alitement tête déclive (n=9) et un état analogue, le confinement (n=4). Seuls les principaux résultats de l’immersion sèche, méthode d’étude nouvelle de notre paradigme, sont rapportés dans ce résumé. Celle-ci a permis grâce à l’imagerie et la spectroscopie par résonnance magnétique nucléaire de la colonne vertébrale, d’analyser en 3 dimensions le disque intervertébral et d’objectiver l’augmentation du contenu en eau (+17%) du volume de ce disque (+9,5%). Les variations du tonus des muscles paravertébraux et des membres inférieurs ont été mesurées avec la très récente et non-invasive technologie MyotonPRO. Une diminution du tonus musculaire (-7,3%) a été retrouvée, associée à une atrophie musculaire (-10,6%) ainsi qu’une perte de force démontrée sur les membres inférieurs. Ces résultats, attestant un déconditionnement musculaire, sont cohérents avec le déconditionnement postural immédiatement après immersion sèche. Nous avons également étudié les paramètres d’occlusion dentaire, qui font partie des entrées posturales et peuvent affecter la bonne stabilité du corps. Finalement deux éléments interviennent dans l’explication des dysfonctions vertébrales : l’augmentation de la taille de la colonne liée à celle du volume des disques intervertébraux. On note également une atrophie des muscles paravertébraux, qui joue un rôle majeur dans la posture. Nous avons par ailleurs montré le rôle de l’occlusion dentaire dans le déconditionnement vertébral et postural. En conclusion : le tonus musculaire, la bonne mobilité vertébrale et l’équilibre de l’occlusion dentaire sont des éléments à préserver pendant et après un séjour en impesanteur, afin d’éviter les effets délétères du déconditionnement. / This work focuses on the study of back pain experienced by astronauts, who present with a greater incidence of herniated discs compared to a control population. Our research aims at understanding the physiopathology of this phenomenon and to study the clinical consequences of vertebral deconditioning which also contributes to postural disorders. This line of research has been recommended by the various international space agencies. For this reason, we had the opportunity to analyze data in two models simulating the effects of microgravity: dry immersion (n = 11) and head-down bed rest (n = 9), and a similar state, confinement (n = 4). Only the main results of dry immersion, a new method of studying our paradigm, are reported in this summary. Using magnetic resonance imaging and spectroscopy of the vertebral column, it was possible to analyze the intervertebral disc in 3 dimensions and to objectify the increase in water content (+ 17%) and the increase in intervertebral disc volume (+ 9.5%). Variations in paravertebral and lower limb muscle tone were measured with the very recent, and non-invasive, MyotonPRO technology. A decrease in muscle tone (-7.3%) was found to be associated with muscular atrophy (-10.6%) as well as a loss of strength in the lower limbs. These results, attesting to muscle deconditioning, are consistent with postural impairment immediately after dry immersion. We also studied variations in dental occlusion, which is involved with the maintenance of posture and could affect balance. In summary, two elements are involved in the explanation of vertebral dysfunction: the increase in spine height, related to increased intervertebral discs volume and paravertebral muscles atrophy, which plays a major role in posture. However, we also showed a role of dental occlusion in vertebral and postural deconditioning. In conclusion: muscle tone, good vertebral mobility, and dental occlusion are elements to be preserve during and after an exposure to weightlessness to avoid the deleterious effects of deconditioning.

En imagerie par résonance magnétique (IRM) interventionnelle, des interventions percutanées minimalement-invasives (biopsies, ablations de tumeurs,...) sont réalisées sous guidage IRM. Lors de l’intervention, les plans de coupe acquis sont alignés sur l’outil chirurgical et les régions anatomiques d’intérêt afin de surveiller la progression de l’outil dans le corps du patient en temps réel. Le suivi d’objets dans l’IRM facilite et accélère les interventions guidées par IRM en permettant d’aligner automatiquement les plans de coupe avec l’outil chirurgical. Dans cette thèse, un système d’alignement automatique des plans de coupe établi sur une séquence IRM clinique est développé. Celui-ci réalise automatiquement la détection et le suivi d’un marqueur passif directement dans les images IRM tout en minimisant le temps d’imagerie dédié à la détection. L’inconvénient principal de cette approche est sa dépendance au temps d’acquisition de la séquence IRM clinique utilisée. Dans un premier temps, les performances du suivi ont pu être améliorées grâce à l’estimation et la prédiction du mouvement suivi par un filtre de Kalman. Puis un capteur optique complémentaire a été ajouté pour réaliser un suivi multi-capteurs, découplant ainsi la fréquence de rafraichissement du suivi de la fréquence de rafraichissement des images IRM. La performance du système développé a été évaluée par des simulations et des expériences utilisant un banc d’essai compatible IRM. Les résultats montrent une bonne robustesse du suivi multi-capteurs pour l’alignement des plans de coupe grâce à la combinaison des qualités individuelles de chaque capteur. / Interventional magnetic resonance imaging (MRI) aims at performing minimally invasive percutaneous interventions, such as tumor ablations and biopsies, under MRI guidance. During such interventions, the acquired MR image planes are typically aligned to the surgical instrument (needle) axis and to surrounding anatomical structures of interest in order to efficiently monitor the advancement in real-time of the instrument inside the patient’s body. Object tracking inside the MRI is expected to facilitate and accelerate MR-guided interventions by allowing to automatically align the image planes to the surgical instrument. In this PhD thesis, an image-based workflow is proposed and refined for automatic image plane alignment. An automatic tracking workflow was developed, performing detection and tracking of a passive marker directly in clinical real-time images. This tracking workflow is designed for fully automated image plane alignment, with minimization of tracking-dedicated time. Its main drawback is its inherent dependence on the slow clinical MRI update rate. First, the addition of motion estimation and prediction with a Kalman filter was investigated and improved the workflow tracking performance. Second, a complementary optical sensor was used for multi-sensor tracking in order to decouple the tracking update rate from the MR image acquisition rate. Performance of the workflow was evaluated with both computer simulations and experiments using an MR compatible testbed. Results show a high robustness of the multi-sensor tracking approach for dynamic image plane alignment, due to the combination of the individual strengths of each sensor.

Le travail présenté dans ce mémoire avait pour but de synthétiser de nouvelles molécules dont l’architecture donne accès à des complexes hétérobimétalliques aux propriétés intéressantes pour l’imagerie médicale multimodale. Dans ce manuscrit plusieurs points principaux ont donc été abordés. La première partie de se travail porte sur la synthèse et la caractérisation des ligands. Nous décrivons dans ce manuscrit la synthèse de cinq nouveaux ligands hétérobismacrocycliques basés sur l’association d’une porphyrine et d’un ou de plusieurs dérivés du cyclène. Ces ligands présentent la particularité d’être solubles en milieux aqueux. Au cours des synthèses, nous avons ciblé les améliorations à apporter à notre travail et élaboré une nouvelle voie de synthèse qui permet d’accéder, en seulement six étapes, à un ligand composé d’une porphyrine, d’un dérivé du cyclène et d’une fonction amine libre qui permettra de greffer le ligand sur un vecteur biologique. La seconde partie de ce manuscrit porte sur l’incorporation de centres métalliques dans les ligands synthétisés ainsi que l’étude de leur efficacité en tant qu’agent de contraste de l’IRM. Nous décrivons la synthèse de cinq complexes de gadolinium (III) et de trois complexes hétérobimétalliques associant du gadolinium (III) et du cuivre (II). En effet, le gadolinium est actuellement utilisé dans les agents de contraste de l’IRM et un des isotopes du cuivre, le cuivre-64, est utilisé en imagerie PET. Nous décrivons un protocole de mesure de la relaxivité des complexes à haut et à bas champs magnétiques. Cinq complexes présentent des valeurs de relaxivité quatre fois supérieures à celles des agents de contraste commerciaux de l’IRM. Le dernier chapitre de ce travail porte sur la synthèse, la caractérisation et les études photophysiques de quatre antennes moléculaires associant des porphyrines et des BODIPY. Nous avons développé deux voies de synthèses originales. La première est basée sur la création de liaisons bore-oxygène en substituant les atomes de fluor portés par l’atome de bore des BODIPY. L’autre voie de synthèse utilise la réaction de cycloaddition dipolaire d’Huisgen. Nous décrivons des études photophysiques qui mettent en évidence des transferts d’énergie du BODIPY vers la porphyrine Nous avons mis en évidence le premier exemple de transfert d’énergie d’une porphyrine vers un BODIPY grâce à un système “blue” BODIPY étendu couplé à des porphyrines par une réaction de chimie “click”. / The goal of my PhD thesis was to synthesize new molecules, which give access to heterobimetallic complexes with interesting properties for multimodal imaging. In this manuscript, several main points have been studied. The first part of this work concerns the synthesis and characterization of ligands. We describe here the synthesis of five new ligands based on the association of one porphyrin and one or several cyclen derivatives. Those ligands are water-soluble. During the synthesis, we have targeted improvements to our work and developed a new synthetic pathway, which allowed us to obtain one ligand incorporating a porphyrin, a cyclen derivative and a free amine function. This function could be activated to further graft the ligand onto a biological vector. The second part of this manuscript describes the chelation of metallic centers into the ligands and the study of their efficiency as MRI contrast agents. We describe the synthesis of five gadolinium (III) complexes and three heterobimetallic complexes associating gadolinium (III) with copper (II). Indeed, gadolinium is currently used in contrast agents for MRI and the radioactive isotope of copper, copper-64 is used in PET imaging. We describe also a procedure to measure the relaxivity of the gadolinium complexes at low and high magnetic fields. Five complexes exhibit relaxivity values five times larger than commercially available MRI contrast agents. The last part of this work is related to the synthesis, characterization and photophysical studies of four molecular antennas incorporating porphyrins and BODIPY. We describe two original synthetic pathways. The first one is based on the formation of boron-oxygen bonds by substitution of the fluorine atoms bound to BODIPY boron atom. The second synthetic pathway involves the Huisgen’s dipolar cycloaddition. We describe photophysical data and give evidences of the energy transfer from BODIPY to porphyrin. We present also the first example of energy transfer from porphyrin to BODIPY in the system obtained by “click” chemistry involving an extended “blue” BODIPY.